Uber s OpenAI pomáhá vydělávat chytřeji a rezervovat rychleji

Každý den se miliony lidí při rezervování jízd, objednávání jídla, posílání zásilek a flexibilním vydělávání spoléhají na Uber. Za každým klepnutím stojí komplexní tržiště v reálném čase, které je utvářeno dopravou, počasím, přílety na letiště, místními akcemi a poptávkou. Rozsah fungování Uberu je obrovský: 40 milionů jízd denně, 10 milionů řidičů a kurýrů v 15 000 městech ve více než 70 zemích. Každé město má vlastní provozní dynamiku, regulace a chování cestujících, což vytváří systém, který se musí neustále přizpůsobovat v globálním měřítku.

Uber už dlouho využívá strojové učení na podporu svého tržiště. A nyní, s přínosem velkých jazykových modelů a průkopnických modelů OpenAI, může Uber rychleji vyhodnocovat komplexní informace, poskytovat rychlé konverzační odpovědi a přinášet hlasové funkce přímo do aplikace.

Spolupráce mezi Uberem a OpenAI pomáhá Uberu vytvářet produkty využívající AI, které zjednodušují příležitosti k výdělku pro řidiče a kurýry a snižují překážky pro cestující. A díky modelům OpenAI může Uber zavádět zjednodušené produkty a uživatelské prostředí rychleji než kdy dřív.

Pro řidiče je flexibilita jednou z největších předností Uberu. Někteří jezdí na plný úvazek, jiní jen o víkendech a další mezi výukou nebo směnami. Tato flexibilita ale také znamená, že řidiči neustále vyhodnocují možnosti a kladou si otázky: Kde bych se měl právě teď nacházet? Vyplatí se jet na letiště? Měl bych přes oběd přepnout z jízd na doručování? Proč dnes moje výdělky vypadaly jinak?

Ve snaze odpovědět na tyto otázky vyvinul Uber aplikaci Uber Assistant, asistenta používajícího AI, který je navržený tak, aby řidičům pomáhal v celém jejich životním cyklu na platformě — od onboardingu a prvních jízd až po optimalizaci každodenních výdělků.

„Chceme řidičům umožnit, aby se rozhodovali lépe s ohledem na své vlastní potřeby tím, že jim poskytneme souhrnný pohled na tržiště a poznatky v reálném čase,“ říká Dharmin Parikh, ředitel řízení produktů ve společnosti Uber.

Asistent pomáhá řidičům určit, kde a kdy vydělávat, tím, že převádí komplexní data, jako jsou trendy výdělků a heat mapy, na jednoduché a použitelné poznatky o tom, kde být aktivní. Poté mohou v běžném jazyce pokládat doplňující otázky, dostávat odpovědi na míru a snadno se orientovat v aplikaci.

Cílem Uberu je snížit kognitivní zátěž — tedy úsilí potřebné k interpretaci komplexních dat tržiště při snaze vydělávat.

To se ukázalo jako zvlášť cenné pro nové řidiče. Uber zjistil, že využití AI ke shrnování a snadné komunikaci reálných dat Uberu může urychlit rozjezd tím, že pomáhá řidičům učit se pracovní postupy a dynamiku tržiště mnohem rychleji než pouhou metodou pokusu a omylu.

Přestože se původně očekávalo, že Uber Assistant nejvíce pomůže novějším řidičům, i zkušení řidiči se opakovaně vraceli, aby pokládali doplňující otázky a optimalizovali svůj čas na platformě. To potvrdilo, že jde o dlouhodobě užitečný produkt, nejen nástroj pro onboarding.

„Asistent pomáhá řidičům se rychle zorientovat, místo aby museli absolvovat několik stovek jízd, než pochopí, jak platforma funguje,“ říká Parikh.

Pro Uber jsou přesnost, bezpečnost, důvěryhodnost a rychlost nejvyšší prioritou implementace jakéhokoli systému AI, jehož výstupy budou interagovat s řidiči a kurýry. Mezi klíčové aspekty patří, aby odpovědi byly i nadále v souladu s pravidly a aby latence odpovídala standardu, který uživatelé očekávají od mobilní aplikace v reálném čase.

Proto Uber navrhl aplikaci Uber Assistant na základě tří základních principů: bezpečnost, důvěra a nízká latence.

Vývojářské týmy Uberu vybudovaly multi-agentní architekturu, která směruje každý uživatelský požadavek do nejvhodnějšího specializovaného systému. Například otázky týkající se výdělků lze řešit jinak než otázky při onboardingu a doporučení pro tržiště vyžadují jiné uvažování než transakční akce.

Tato architektura umožňuje Uberu nasměrovat každý úkol k modelu, který nejlépe vyhovuje jeho konkrétním provozním potřebám, a postarat se tak o to, aby byl každý dotaz zpracován s odpovídajícím zaměřením na to, co je nejdůležitější.

Pro lehkou klasifikaci a rychlé odpovědi Uber používá rychlejší nano/mini modely. Pro složitější úkoly využívá větší modely s uvažováním.

Uber také vyvinul AI Guard, interní vrstvu řízení, která pomáhá prověřovat prompty a odpovědi s cílem podpořit bezpečnost, soukromí a zabezpečení, vynucovat pravidla, omezovat halucinace a udržovat konzistenci napříč aplikacemi.

Když řidiči dostávají přesná a užitečná doporučení, vracejí se. Pokládají více otázek. Opakovaně se zapojují. A tráví na platformě více produktivního času.

„Pokud uživatelé systému nedůvěřují, rychle je ztratíte,“ říká Parikh. „Když ale vidí přínos, vracejí se.“

Uber také používá Realtime API od OpenAI, aby dosáhl jednoho z dalších velkých posunů v technologických rozhraních: hlas.

Psaní do aplikace může být efektivní pro jednoduché požadavky. Mnohé potřeby v dopravě a obchodu jsou ale složitější.

Cestující chce třeba říct: „Mám pět kusů zavazadel a se mnou je dalších pět lidí. Potřebuji pohodlnou jízdu na letiště. Co doporučujete?“ Starší člověk nebo zrakově postižený cestující dá třeba přednost mluvení před proklikáváním nabídek.

Nové hlasové funkce Uberu jsou navrženy tak, aby tyto momenty byly bez problémů. Uživatelé mohou v aplikaci Uber klepnout na ikonu mikrofonu ve vyhledávacím poli „kam to bude“ a objednat si jízdu přirozenou řečí. Systém používá Realtime API a další špičkové modely k interpretaci záměru, využívá uložené lokace a kontext zákazníka a dává doporučení. Současně synchronizuje mluvené i vizuální odpovědi v aplikaci.

To může znamenat doporučení UberXL pro cesty s mnoha zavazadly nebo rozpoznání uložených cílů, jako je „domů“.

„Hlas odstraňuje bariéru plnění jednoho úkolu po druhém,“ říká Parikh. „Můžete přirozeně vyjádřit celý záměr a systém může zorganizovat výsledek.“

Hlas také rozšiřuje přístupnost a otevírá nové pracovní postupy napříč ekosystémem Uberu. Na straně řidičů umožňuje řidičům komunikovat s aplikací bez použití rukou. Na straně cestujících může snížit překážky pro zákazníky, kteří chtějí rychlejší a jednodušší interakce.

„Hlas odstraňuje bariéru vícenásobného klepání, protože můžete říct více věcí,“ říká Vidyasagar. „Otevírá to možnost propojit různé části ekosystému.“

S tím, jak se schopnosti LLM rychle vyvíjejí, změnil Uber také způsob, jakým týmy vyvíjejí produkty.

Inženýři napříč organizací pracují se zadáváním promptů, systémy pro získávání informací, evaluačními procesy a koordinačními rámci. Produktové, právní, provozní a vývojové týmy spolupracují těsněji na vymezení hranic pravidel, testování výstupů a zlepšování uživatelských zkušeností.

Místo toho, aby inovace vlastnil malý centralizovaný AI tým, může být inteligence nyní začleněna v rámci celé firmy.

„Už to není tak, že to celé dělá jedna specializovaná skupina,“ říká Vidyasagar. „Přispívat může mnoho týmů, protože překážky pro vývoj byly odstraněny.“

Tento posun urychluje experimentování a vytváří nové nápady v rámci celého ekosystému Uberu.

„Každá jízda autem, každá cesta je sled událostí a právě pochopení a zpracování těchto detailů nám LLM umožňuje,“ říká Vidyasagar. „Dává nám to spoustu informací o tom, kam bychom měli jít dál, a tyto možnosti (v měřítku, v jakém fungujeme) jsou mimořádně silné.“

Uber Assistant se nyní v rámci experimentálního zavádění rozšířil do sítě řidičů v USA, zatímco Uber prostředí dál testuje a vylepšuje:

• Sta tisíce řidičů v USA mají nyní přístup k beta verzím Uber Assistant
• Zlepšení podpory pro řidiče v rané fázi zapojení, které novým řidičům pomáhá lépe se umisťovat pro více jízd
• Silná opakovaná angažovanost, kdy se uživatelé po úspěšných interakcích vracejí
• Lepší využití času na platformě díky chytřejším poznatkům o tržišti
• Rychlejší cykly iterace produktu díky specializaci modelů a systémům průběžného vyhodnocování

Od pomoci novému řidiči získat první jízdu až po vedení zkušeného řidiče, který hledá lepší příležitosti k výdělku, Uber využívá modely OpenAI k tomu, aby byla práce produktivnější, doprava plynulejší a každodenní logistika lidštější.

„Jako vývojáři mi OpenAI jednoduše otevírá možnost řešit tyto problémy různými a jedinečnými způsoby,“ říká Vidyasagar.